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Enregistrement W4387806256 · doi:10.1021/acs.biomac.3c00603

PEGylation of a Peptide-Based Amphiphilic Delivery Agent and Influence on Protein Delivery to Cells

2023· article· en· W4387806256 sur OpenAlexafffund
Andrea A. Greschner, Nadine Brahiti, Maud Auger, Lei Hu, Hoda Soleymani Abyaneh, Xavier Barbeau, Victor A. Parent, Bruno Gaillet, David R.P. Guay, Al Halifa Soultan, Marc A. Gauthier

Notice bibliographique

RevueBiomacromolecules · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensUniversité LavalFeldan (Canada)Institut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPEGylationChemistryInternalizationBiophysicsEndosomePeptideAmphiphileCell-penetrating peptideGene deliveryCytotoxicityMicelleCytosolIn vitroBiochemistryPolyethylene glycolTransfectionCellOrganic chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cell membrane is a restrictive biological barrier, especially for large, charged molecules, such as proteins. The use of cell-penetrating peptides (CPPs) can facilitate the delivery of proteins, protein complexes, and peptides across the membrane by a variety of mechanisms that are all limited by endosomal sequestration. To improve CPP-mediated delivery, we previously reported the rapid and effective cytosolic delivery of proteins in vitro and in vivo by their coadministration with the peptide S10, which combines a CPP and an endosomal leakage domain. Amphiphilic peptides with hydrophobic properties, such as S10, can interact with lipids to destabilize the cell membrane, thus promoting cargo internalization or escape from endosomal entrapment. However, acute membrane destabilization can result in a dose-limiting cytotoxicity. In this context, the partial or transient deactivation of S10 by modification with methoxy poly(ethylene glycol) (mPEG; i.e., PEGylation) may provide the means to alter membrane destabilization kinetics, thereby attenuating the impact of acute permeabilization on cell viability. This study investigates the influence of PEGylation parameters (molecular weight, architecture, and conjugation chemistry) on the delivery efficiency of a green fluorescent protein tagged with a nuclear localization signal (GFP-NLS) and cytotoxicity on cells in vitro. Results suggest that PEGylation mostly interferes with adsorption and secondary structure formation of S10 at the cell membrane, and this effect is exacerbated by the mPEG molecular weight. This effect can be compensated for by increasing the concentration of conjugates prepared with lower molecular weight mPEG (5 to ∼20 kDa) but not for conjugates prepared with higher molecular weight mPEG (40 kDa). For conjugates prepared with moderate-to-high molecular weight mPEG (10 to 20 kDa), partial compensation of inactivation could be achieved by the inclusion of a reducible disulfide bond, which provides a mechanism to liberate the S10 from the polymer. Grafting multiple copies of S10 to a high-molecular-weight multiarmed PEG (40 kDa) improved GFP-NLS delivery efficiency. However, these constructs were more cytotoxic than the native peptide. Considering that PEGylation could be harnessed for altering the pharmacokinetics and biodistribution profiles of peptide-based delivery agents in vivo, the trends observed herein provide new perspectives on how to manipulate the membrane permeabilization process, which is an important variable for achieving delivery.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,721

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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